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BibTeX
基于2D-PCA特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法
电子与信息学报, 2015, Vol.37 (4), p.777-783
曹明明 干宗良 崔子冠 李然 朱秀昌
2015
Volltextzugriff (PDF)
Details
Autor(en) / Beteiligte
曹明明 干宗良 崔子冠 李然 朱秀昌
Titel
基于2D-PCA特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法
Ist Teil von
电子与信息学报, 2015, Vol.37 (4), p.777-783
Ort / Verlag
南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信实验室南京 210003
Erscheinungsjahr
2015
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
在基于邻域嵌入人脸图像的超分辨率重建算法中,训练和重建均在特征空间进行,因此,特征选择对算法性能具有较大影响。另外,算法模型对重建权重未加限定,导致负数权重出现而产生过拟合效应,使得重建人脸图像质量衰退。考虑到人脸图像的特征选择以及权重符号限定的重要作用,该文提出一种基于2维主成分分析(2DPCA)特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法。首先将人脸图像分成若干子块,利用K均值聚类获得图像子块的局部视觉基元,并利用得到的局部视觉基元对图像子块分类。然后,利用2D-PCA对每一类人脸图像子块提取特征,并建立高、低分辨率样本库。最后,在重建过程中使用新的非负权重求解方法求取权重。仿真实验结果表明,相比其他基于邻域嵌入人脸超分辨率重建方法,所提算法可有效提高权重的稳定性,减少过拟合效应,其重建人脸图像具有较好的主客观质量。
Sprache
Chinesisch
Identifikatoren
ISSN: 1009-5896
DOI: 10.11999/JEIT140739
Titel-ID: cdi_wanfang_journals_dzkxxk201504003
Format
–
Schlagworte
2维主成分分析
,
人脸超分辨率重建
,
图像处理
,
局部视觉基元
,
邻域嵌入
Weiterführende Literatur
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